Alternatives and similar repositories for medical-entity-recognition:

Users that are interested in medical-entity-recognition are comparing it to the libraries listed below

• pumpkinduo / KnowledgeGraph_NER
  中文医学知识图谱命名实体识别，包括bi-LSTM+CRF，transformer+CRF等模型
  ☆243Updated 5 years ago
• kyzhouhzau / Clinical-NER
  面向中文电子病历的命名实体识别
  ☆181Updated 4 years ago
• yuanxiaosc / Schema-based-Knowledge-Extraction
  Code for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。
  ☆286Updated 5 years ago
• baiyyang / medical_ner_crfsuite
  基于条件随机场的医疗电子病例的命名实体识别
  ☆113Updated 6 years ago
• MenglinLu / Chinese-clinical-NER
  CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://gith…
  ☆350Updated 2 years ago
• liuhuanyong / MedicalNamedEntityRecognition
  Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字…
  ☆431Updated 2 years ago
• EOA-AILab / NER-Chinese
  Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER
  ☆330Updated 5 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 years ago
• yixiu00001 / LSTM-CRF-medical
  构建医疗实体识别的模型，包含词典和语料标注，基于python构建
  ☆338Updated 7 years ago
• CLOVEXCWZ / NER_DEMO
  中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。
  ☆287Updated 5 years ago
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆383Updated 3 years ago
• zhengyima / kg-baseline-pytorch
  2019百度的关系抽取比赛，使用Pytorch实现苏神的模型，F1在dev集可达到0.75，联合关系抽取，Joint Relation Extraction.
  ☆313Updated 4 years ago
• AlexYangLi / ccks2019_el
  CCKS 2019 中文短文本实体链指比赛技术创新奖解决方案
  ☆410Updated last year
• twjiang / fact_triple_extraction
  使用句法依存分析抽取事实三元组
  ☆331Updated 9 years ago
• jkszw2014 / bert-kbqa-NLPCC2017
  A trial of kbqa based on bert for NLPCC2016/2017 Task 5 (基于BERT的中文知识库问答实践，代码可跑通）
  ☆269Updated 5 years ago
• Wangpeiyi9979 / IE-Bert-CNN
  一个关于百度2019语言与智能技术竞赛信息抽取 (http://lic2019.ccf.org.cn/kg) 模型, 模型采用BERT+CNN。DEMO地址 https://github.com/Wangpeiyi9979/InformationExtractionDem…
  ☆187Updated 5 years ago
• xuanzebi / BERT-CH-NER
  基于BERT的中文命名实体识别
  ☆393Updated 5 years ago
• beader / ruijin_round2
  瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛复赛
  ☆180Updated 5 years ago
• DengYangyong / medical_entity_recognize
  医疗实体识别
  ☆180Updated 4 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆387Updated last year
• zhufz / nlp_research
  NLP research：基于tensorflow的nlp深度学习项目，支持文本分类/句子匹配/序列标注/文本生成 四大任务
  ☆188Updated 9 months ago
• beader / ruijin_round1
  瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱大赛初赛
  ☆138Updated 5 years ago
• bojone / kg-2019-baseline
  2019年百度的三元组抽取比赛，一个baseline
  ☆209Updated 5 years ago
• stephen-v / zh-NER-keras
  details
  ☆264Updated 6 years ago
• FanhuaandLuomu / BiLstm_CNN_CRF_CWS
  BiLstm+CNN+CRF 法律文档（合同类案件）领域分词（100篇标注样本）
  ☆385Updated 6 years ago
• liuhuanyong / WordMultiSenseDisambiguation
  WordMultiSenseDisambiguation, chinese multi-wordsense disambiguation based on online bake knowledge base and semantic embedding similarit…
  ☆127Updated 6 years ago
• percent4 / spo_extract_platform
  本项目是利用深度学习技术来构建知识图谱方向上的一次尝试，作为开放领域的关系抽取，算是笔者的一次创新，目前在这方面的文章和项目都很少。
  ☆309Updated last year
• chapzq77 / LTP_Python_Interface
  根据自己搭的 LTP 服务器，实现：分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取：人名，地名，机构名、三元组的抽取：主谓宾，动宾关系，介宾关系，（实体1，关系，实体2）
  ☆145Updated 7 years ago
• yuanxiaosc / Multiple-Relations-Extraction-Only-Look-Once
  Multiple-Relations-Extraction-Only-Look-Once. Just look at the sentence once and extract the multiple pairs of entities and their corresp…
  ☆347Updated 5 years ago
• ShomyLiu / pytorch-relation-extraction
  distant supervised relation extraction models: PCNN MIL (Zeng 2015), PCNN+ATT(Lin 2016). 关系抽取
  ☆499Updated 4 years ago